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यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सोमा और न्यूराइट डेंसिटी इमेजिंग (SANDI), कम सोमा घनत्व और बढ़े हुए सोमा आकार को प्रकट करके हंटिंगटन रोग से संबंधित स्ट्रिएटल न्यूरोडिजेनेरेशन का प्रभावी ढंग से पता लगाता है, जो मोटर हानि और स्ट्रिएटल शोष के साथ महत्वपूर्ण रूप से सह-संबंधित है, जो SANDI को नैदानिक परीक्षणों के लिए एक आशाजनक गैर-आक्रामक बायोमार्कर के रूप में स्थापित करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एफएमआरआई (fMRI) विश्लेषण में समवर्ती सतह इलेक्ट्रोमायोग्राफी (EMG) को शामिल करने से मोटर-संबंधी मस्तिष्क गतिविधि का पता लगाने और स्वतःस्फूर्त मोटर व्यवहार को विभेदित करने की विशिष्टता बढ़ती है, जबकि टेम्पोरल डेरिवेटिव्स (temporal derivatives) का समावेश प्राथमिक सेंसरिमोटर कॉर्टेक्स में पहचान में सुधार करता है लेकिन भिन्न टेम्पोरल डायनेमिक्स के कारण सबकोर्टिकल क्षेत्रों में संकेतों को अस्पष्ट कर सकता है।
यह अनुदैर्ध्य अध्ययन पहचानता है कि बेसलाइन बिटवीन-नेटवर्क कार्यात्मक कनेक्टिविटी, विशेष रूप से दाहिने एंटीरियर इंसुला में, एक रोगनिरोधक मार्कर के रूप में कार्य करती है और सैलिएंस, फ्रंटोपैरिएटल तथा डिफॉल्ट मोड नेटवर्क के भीतर इस एकीकरण में अनुदैर्ध्य कमी, फंक्शनल न्यूरोलॉजिकल डिसऑर्डर में लक्षण सुधार को चलाने वाले एक प्रमुख तंत्र का निर्माण करती है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एमिग्डाला और एंटोरहिनल कॉर्टेक्स, विशेष रूप से मेडियल उप-क्षेत्रों और कॉर्टिकल परतों में संरचनात्मक एमआरआई शोष (atrophy), प्रीक्लिनिकल अल्जाइमर रोग का एक प्रारंभिक और जैविक रूप से वैध संकेतक है जो ताऊ पैथोलॉजी के स्थानिक वितरण के साथ दृढ़ता से सह-संबंधित है।
मल्टीपल स्क्लेरोसिस वाले 241 लोगों के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की स्वीकार्यता मध्यम और संदर्भ-निर्भर है, जिसमें रोगी लक्षण स्क्रीनिंग जैसे सहायक, कम जोखिम वाले कार्यों के लिए एआई का उपयोग करने में सबसे अधिक सहज महसूस करते हैं, जबकि निदान और उपचार के लिए वे दृढ़ता से चिकित्सक-नेतृत्व वाले निर्णय लेने को प्राथमिकता देते हैं, एक ऐसा रुख जो बीमारी की गंभीरता के बजाय एआई के साथ पूर्व परिचितता से अधिक प्रेरित है।
यह अध्ययन न्यूरोसाइकोलॉजिकल स्कोर से व्युत्पन्न एक डेटा-संचालित, ट्रांसडायग्नोस्टिक फेनोटाइप-गंभीरता मीट्रिक का प्रस्ताव करता है जो नैदानिक विषमता से रोग के चरणों को अलग करने और डिमेंशिया की प्रगति को सटीक रूप से मैप करने में पारंपरिक समय-आधारित मापों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह अध्ययन इस बात की पुष्टि करता है कि जहाँ स्किज़ोफ्रेनिया जैसी स्थितियों में लीजन नेटवर्क मैपिंग वैश्विक कनेक्टोम आर्टिफैक्ट्स (global connectome artifacts) द्वारा भ्रमित हो सकती है, वहीं एक कठोर लो-डायमेंशनल प्रोजेक्शन फ्रेमवर्क के माध्यम से मूल्यांकन किए जाने पर यह ओसीडी (OCD), अफ़ेज़िया (aphasia) और मिर्गी (epilepsy) जैसे अन्य विकारों के लिए वास्तविक जैविक विशिष्टता बनाए रखती है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक बहु-स्तरीय एपिसोडिक मेमोरी टास्क बढ़ती संज्ञानात्मक मांगों के तहत रिकॉल सटीकता और आत्मविश्वास में आयु- और APOE4-संबंधित गिरावट को प्रकट करता है, जो उन सूक्ष्म कमियों का पता लगाने के लिए एक संवेदनशील दृष्टिकोण प्रदान करता है जिन्हें सिंगल-लेवल प्रतिमान मिस कर सकते हैं और जो संज्ञानात्मक रूप से अक्षुण्ण वृद्ध वयस्कों में मौजूद होती हैं।
यह अध्ययन एक बहु-प्रतिनिधित्व (multi-representational) डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो वोक्सेल-स्तरीय PET इमेजिंग विशेषताओं को क्षेत्र-स्तरीय परिमाणीकरण (region-level quantification) के साथ एकीकृत करता है ताकि एकल-विशेषता वाले मॉडलों और मानक नैदानिक आकलनों की तुलना में संज्ञानात्मक गिरावट का पता लगाने की संवेदनशीलता और सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।
मायस्थेनिया ग्रेविस के 45 रोगियों के एक रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड ट्रायल में, एक मोबाइल ऐप के माध्यम से टेलीमेडिकल मॉनिटरिंग ने विशेषज्ञ की कथित सुलभता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया और चिकित्सा एवं तकनीकी मुद्दों के संबंध में बार-बार, समय पर संचार को सुगम बनाया, जो इस दुर्लभ बीमारी के प्रबंधन में दूरस्थ सलाह की मांग को पूरा करने के लिए ऐसे समाधानों की क्षमता को रेखांकित करता है।